Token成AI时代“度量衡”，行业呼吁破解计费乱象

随着AI产业链加速商业化，Token作为算力与智能服务的核心计量单位，正成为连接技术与经济价值的“统一度量衡”。然而，当前国内Token定价机制仍以成本为基准，缺乏与任务完成度挂钩的标准化体系，导致计费不透明、价值匹配脱节等问题凸显，行业亟需合力构建透明、高效的定价规则。

在近日举办的“Token普惠”主题沙龙上，中国信通院专家黄伟指出，AI商业模式若仅强调技术而忽视价值计量规则，难以实现闭环。Token作为算力资源的量化凭证，扮演了智能服务计价媒介的角色，将无形技术转化为可核算成本的有形商品。中国人民大学高瓴人工智能学院教授魏哲巍进一步分析，大模型训练为一次性投入，而推理阶段则需实时计费，未来Token定价将分层分化：基础业务适配低成本轻量化模型，复杂场景搭载高性能大模型，企业需精准核算不同场景下的效费比。

联想集团副总裁阿木认为，单位Token成本将随技术创新自然降低，但企业用量增长会推高总成本。当总成本与总价值曲线相交跨越“奇点”时，AI价值将迎来爆发，但目前多数企业尚未到达这一阶段。他预判，数字化水平高的头部企业和AI原生初创公司有望率先突围，而中间段传统企业易陷入算力支出的“成本黑洞”。针对近期Meta出售算力引发的市场恐慌，阿木指出，长期看AI算力需求仍有空间，当前结构性供需失衡源于供给侧话语权过强，B端商业化潜力尚未充分释放。

展望未来，Token经济的规范化发展需从定价机制、计量标准和价值评估三方面突破，推动AI产业从“成本驱动”转向“价值驱动”。投资者可关注具备Token定价透明化能力和B端落地场景的龙头企业，同时警惕传统企业数字化转型中的算力成本风险。